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在Torch中进行模型评估通常需要使用验证集或测试集来评估模型的性能

lewis 2年前 (2023-10-14) 阅读数 4 #技术

在Torch中进行模型评估通常需要使用验证集或测试集来评估模型的性能。下面是一个基本的示例来展示如何在Torch中进行模型评估：

importtorch
importtorch.nnasnn
importtorch.optimasoptim

#定义模型
classSimpleModel(nn.Module):
def__init__(self):
super(SimpleModel,self).__init__()
self.fc=nn.Linear(10,1)

defforward(self,x):
returnself.fc(x)

#创建模型实例
model=SimpleModel()

#加载训练好的模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

#定义评估函数
defevaluate(model,dataloader,criterion):
model.eval()
total_loss=0.0
total_samples=0

withtorch.no_grad():
forinputs,targetsindataloader:
outputs=model(inputs)
loss=criterion(outputs,targets)
total_loss+=loss.item()*inputs.size(0)
total_samples+=inputs.size(0)

avg_loss=total_loss/total_samples
returnavg_loss

#创建验证集的数据加载器
val_dataloader=...

#定义损失函数
criterion=nn.MSELoss()

#计算模型在验证集上的平均损失
avg_val_loss=evaluate(model,val_dataloader,criterion)

print('Averagevalidationloss:',avg_val_loss)

在上面的示例中，首先定义了一个简单的模型SimpleModel，然后加载了预训练好的模型参数。接着定义了评估函数evaluate来计算模型在验证集上的平均损失。最后，通过调用evaluate函数来评估模型在验证集上的性能，并输出平均损失值。

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